آخر تحديث:

مؤلف

روحالامين حقشاناس

مؤلف

روحالامين حقشاناس

نبذة عن المؤلف

Ruholamin Haqshanas هو كاتب مساهم في مجال العملات المشفرة في CryptoNews. وهو صحفي متخصص في العملات المشفرة والمالية ولديه خبرة تزيد عن أربع سنوات. وقد ظهر Ruholamin في العديد من المقالات البارزة في مجال العملات المشفرة…

آخر تحديث:


لماذا تثق في Cryptonews؟

بفضل تغطيتنا للعملات المشفرة لأكثر من عقد من الزمان، تقدم Cryptonews رؤى موثوقة يمكنك الاعتماد عليها. يجمع فريقنا المخضرم من الصحفيين والمحللين بين المعرفة العميقة بالسوق والاختبار العملي لتقنيات blockchain. نحافظ على معايير تحريرية صارمة، ونضمن دقة الحقائق والتقارير المحايدة عن كل من العملات المشفرة الراسخة والمشاريع الناشئة. إن وجودنا الطويل الأمد في الصناعة والتزامنا بالصحافة الجيدة يجعل Cryptonews مصدرًا موثوقًا به في العالم الديناميكي للأصول الرقمية. اقرأ المزيد عن Cryptonews

أعلن الرئيس التنفيذي لشركة Coinbase، براين أرمسترونج، عن إتمام أول معاملة للعملة المشفرة بنجاح، تتم إدارتها بالكامل بواسطة الذكاء الاصطناعي (AI).

في منشور حديث على X، شارك رئيس التشفير أن روبوتات الذكاء الاصطناعي نفذت المعاملة دون تدخل بشري.

تضمنت المعاملة وكيل ذكاء اصطناعي واحد، وهو في الأساس روبوت مصمم لأداء مهام محددة، باستخدام رموز العملة المشفرة للتفاعل مع وكيل ذكاء اصطناعي آخر.

معاملة بين الذكاء الاصطناعي تهدف إلى الحصول على رموز الذكاء الاصطناعي

كان هدف المعاملة بين الذكاء الاصطناعي هو الحصول على رموز الذكاء الاصطناعي – سلاسل البيانات التي تسمح للخوارزميات بالتعلم من المعلومات الجديدة والتكيف معها.

“لقد استخدموا الرموز لشراء الرموز”، كما كتب أرمسترونج.

وأشار أرمسترونج إلى أن إحدى العقبات الرئيسية التي تواجه وكلاء الذكاء الاصطناعي اليوم هي عدم قدرتهم على إجراء المعاملات.

وبدون القدرة على إجراء المدفوعات، تواجه أنظمة الذكاء الاصطناعي صعوبات في أداء المهام الروتينية مثل حجز ترتيبات السفر أو إدارة أنشطة وسائل التواصل الاجتماعي بما يتجاوز إنشاء المحتوى.

وأشار أرمسترونج إلى أن “وكلاء الذكاء الاصطناعي لا يمكنهم الحصول على حسابات مصرفية، ولكن يمكنهم الحصول على محافظ العملات المشفرة”، مضيفًا أن هذه المعاملات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي على منصة Base التابعة لشركة Coinbase فورية وعالمية ومجانية.

“هذه خطوة مهمة لتمكين الذكاء الاصطناعي من إنجاز عمل مفيد. اليوم، إذا أعطيت عميل الذكاء الاصطناعي مهمة وعاد بعد بضعة أيام أو ساعات، فلن يتمكن من إنجاز عمل مفيد.”

ويعد هذا التطوير جزءًا من اتجاه أوسع داخل صناعة التشفير لتمكين وكلاء الذكاء الاصطناعي من القدرات المعاملاتية.

في وقت سابق من هذا الشهر، أطلقت شركة Skyfire، وهي شركة تطوير blockchain، منصة دفع تسمح لوكلاء الذكاء الاصطناعي بإدارة الأموال وإنفاقها بشكل مستقل.

وعلى نحو مماثل، تعمل شركة Biconomy، وهي شركة متخصصة في البنية التحتية لـ Web3، على دمج وكلاء الذكاء الاصطناعي لتمكين المعاملات على السلسلة، مما يوفر طبقة جديدة من الترخيص تسمح للمستخدمين بتفويض أنشطة التداول إلى الذكاء الاصطناعي.

يجب أن يكون لدى وكلاء الذكاء الاصطناعي محافظ تشفير

في الأسبوع الماضي، اقترح أرمسترونج دمج نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) – التكنولوجيا الأساسية وراء أنظمة الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT من OpenAI – في النظام البيئي للعملات المشفرة.

وزعم أن تمكين وكلاء الذكاء الاصطناعي من الاحتفاظ بمحافظ العملات المشفرة يمكن أن يعزز فائدتهم بشكل كبير، مما يسمح لهم بالمشاركة في الاقتصاد نيابة عن البشر.

في يونيو من العام الماضي، أصدرت Coinbase تقريرًا بحثيًا يفيد بأن تقاطع الذكاء الاصطناعي والبلوكشين يمثل فرصة كبيرة لرجال الأعمال.

في ذلك الوقت، سلطت أكبر بورصة للعملات المشفرة مقرها الولايات المتحدة الضوء على فوائد الجمع بين التقنيتين لإنشاء حلول جديدة للتحديات المجتمعية التي يفرضها الذكاء الاصطناعي.

قال ديفيد دوونج، رئيس الأبحاث في كوين بيس: “مع نضوج التطبيقات في مجال الذكاء الاصطناعي والبلوك تشين، فإن الاضطرابات التي تمثلها هذه التقنيات قد تؤدي إلى مجالات للتعاون وظهور حالات استخدام جديدة للعملات المشفرة للمساعدة في معالجة التحديات المجتمعية المحددة التي يفرضها الذكاء الاصطناعي”.

ذكر التقرير العديد من حالات الاستخدام المحتملة التي تجمع بين تقنية الذكاء الاصطناعي والبلوكشين.

في المقام الأول، قالت إن أسواق البيانات اللامركزية يمكن أن تساعد الذكاء الاصطناعي التوليدي في تلبية الطلب على مجموعة متنوعة من البيانات التي تم التحقق منها لتدريب نماذجه.

وعلى نحو مماثل، قد تؤدي آليات الحوافز القائمة على الرموز إلى تحسين جودة البيانات المستمدة من تلك الأسواق.

وتشمل حالات الاستخدام الأخرى توفير الطاقة الحسابية من الشبكات اللامركزية التي تستخدم وحدات معالجة الرسوميات لمشاريع الذكاء الاصطناعي لتدريب نماذجها، وتحسين صحة البيانات، وجعل عملية صنع القرار غير الشفافة لخوارزمية الذكاء الاصطناعي أكثر قابلية للتدقيق.

شاركها.
اترك تعليقاً

Exit mobile version